随着传感器和移动无线设备的广泛使用,以及网络技术的快速发展,任何时刻任何地点都可能产生大量的数据,因此我们进入了一个大数据时代。为了应付大数据,云计算应运而生。云存储作为云计算的一个重要环节,为大数据时代的各行各业提供了一个相对高效、可靠、成本较低的存储平台。一方面,云存储采用集群技术,解决了传统存储中的性能瓶颈问题,能够动态扩展存储资源的性能和容量,从而更适用于大数据的存储;另一方面,云存储引入按需分配、按需计费的策略,从而缩减了用户对存储资源的投入和管理,降低了管理成本。近几年,随着无线传感器和无线移动设备的迅速发展,基于位置的服务(Location-Based Service,LBS)的应用越来越多的受到广大移动设备拥有者的喜爱和关注,一方面它给人们的生活、学习、工作等日常事务带来了许多便利,用户可以非常精确的搜索到离自己最近的商场、KTV、医院、银行、旅馆等查询服务;但另一方面,由于用户必须向数据服务提供商(Data Service Provider,DSP)提供个人的位置信息才能享受服务,这就使得随时随地获取个人的位置成为可能,恶意者可以通过非法手段获取用户的位置信息,带来了一些关于个人位置隐私问题暴露的困扰。因此,对位置服务中隐私保护技术等方面进行研究和分析,对云存储资源共享模式和其新技术特性进行研究,特别是将相关的隐私信息通过密钥管理、加密算法等技术建立完成云存储,对位置服务应用的进一步发展和推广具有很好的理论价值和较强的实用价值。本文的主要工作如下:1、对位置服务中的隐私问题及云存储技术进行了详细的分析和研究。作为一种新兴的服务模式,云存储将大量计算资源和存储资源拼接在一起形成一个巨大的共享单元,因此云存储服务在处理大数据时有着其天然的优势,如容量的可扩展性、低成本、低维护性、可根据用户需求量身定制等。数据加密技术是现代密码学中的核心技术,将重要数据加密后存放在云存储服务器中是一种行之有效的数据安全保护方法。将云存储技术与位置隐私保护相结合,各展所长,减少系统开销和通信压力的同时,用户位置隐私也得到安全保护。2、提出了一种基于云服务器的位置隐私保护方案,其借助云服务器,结合数据加密、不经意传输协议与空间匿名思想,提出新的系统模型并设计相关协议,再通过对所设计的协议从安全性与执行效率两方面进行认真细致的分析。分析结果表明所提方案能够有效地解决基于位置服务中的数据隐私和位置隐私保护问题,同时还能够降低数据服务提供商的存储代价、计算代价和通信代价,从而在保证用户位置隐私的同时降低了系统开销。3、提出了一种基于云服务器及同态加密技术相结合的位置隐私保护方案,方案中借助云服务器,结合对称加密算法与同态加密算法的思想,通过对新设计的协议从安全性与执行效率两方面进行认真细致的分析后,表明该方案能够有效地解决基于位置服务中的位置隐私保护问题,同时也能够降低数据服务提供商的存储代价和通信代价,从而在保证用户位置隐私的同时降低了系统开销。